二叉树判断

简介: 二叉树判断

black box

判断平衡二叉树

数据

使用returnType结构体:

  • 一个节点的高度height
  • 以此节点为根节点的树是否平衡isBalance

思路

利用左右递归返回的returnType,构建向上返回的returnType

实现

public static class returnType
{
    public int height;
    public boolean isBalance;
    public returnType(int hi,boolean isB) {
        height = hi;
        isBalance = isB;
    }
};
public static returnType isBBT(Node root)
{
    if(root == null) return new returnType(0,true);
    returnType Returnleft = isBBT(root.left);
    returnType Returnright = isBBT(root.right);
    int height = Math.max(Returnleft.height,Returnright.height) + 1;
    boolean isBalance = (Returnleft.isBBT && Returnright.isBBT) 
        && Math.abs(Returnright.height - Returnleft.height) < 2;
    return new returnType(height,isBalance);
}


判断平衡搜索二叉树

数据

结构体returnType

  • 以节点作为根节点的树是否平衡isbst
  • 以节点作为的根节点的树的最大key
  • 以节点作为的根节点的树的最小key

思路

利用左右递归返回的returnType,构建向上返回的returnType

实现

public static class returnType{
    public boolean isbst;
    public int maxNum;
    public int minNum;
    public returnType(boolean is,int ma,int mi){
        isbst = is;
        maxNum = ma;
        minNum = mi;
    }      
};
public static returnType isBST(Node root)
{
    if(root == null) return new returnType(0,int.MIN,int.MAX);
    returnType Returnleft = isBST(root.left);
    returnType Returnright = isBST(root.right);
    int Maxnum;
    int Minnum;
    if(Returnright != null)
    {
        Maxnum = Math.max(root.value,Returnright.maxNum);
        Minnum = Math.min(root.value,Returnright.minNum);
    }    
    if(Returnleft != null)
    {
        Maxnum = Math.max(root.value,Returnleft.maxNum);
        Minnum = Math.min(root.value,Returnleft.minNum);
    }    
    boolean isbst = false;
    if((Returnleft != null ? Returnleft.isbst && Returnleft.maxNum < root.value : true)
      && (Returnright != null ? Returnright.isbst && Returnright.minNum < root.value : true))
    {
        isbst = true;
    }
    return new returnType(isbst,Maxnum,Minnum);
}

总结

根据这两个结构的特性,提取判断所需的变量一起返回

目录
相关文章
|
2天前
|
弹性计算 运维 搜索推荐
三翼鸟携手阿里云ECS g9i:智慧家庭场景的效能革命与未来生活新范式
三翼鸟是海尔智家旗下全球首个智慧家庭场景品牌,致力于提供覆盖衣、食、住、娱的一站式全场景解决方案。截至2025年,服务近1亿家庭,连接设备超5000万台。面对高并发、低延迟与稳定性挑战,全面升级为阿里云ECS g9i实例,实现连接能力提升40%、故障率下降90%、响应速度提升至120ms以内,成本降低20%,推动智慧家庭体验全面跃迁。
|
2天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
3分钟采集134篇AI文章!深度解析如何通过云无影AgentBay实现25倍并发 + LlamaIndex智能推荐
结合阿里云无影 AgentBay 云端并发采集与 LlamaIndex 智能分析,3分钟高效抓取134篇 AI Agent 文章,实现 AI 推荐、智能问答与知识沉淀,打造从数据获取到价值提炼的完整闭环。
343 90
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Qoder全栈开发实战指南:开启AI驱动的下一代编程范式
Qoder是阿里巴巴于2025年发布的AI编程平台,首创“智能代理式编程”,支持自然语言驱动的全栈开发。通过仓库级理解、多智能体协同与云端沙箱执行,实现从需求到上线的端到端自动化,大幅提升研发效率,重塑程序员角色,引领AI原生开发新范式。
825 156
|
2天前
|
数据采集 缓存 数据可视化
Android 无侵入式数据采集:从手动埋点到字节码插桩的演进之路
本文深入探讨Android无侵入式埋点技术,通过AOP与字节码插桩(如ASM)实现数据采集自动化,彻底解耦业务代码与埋点逻辑。涵盖页面浏览、点击事件自动追踪及注解驱动的半自动化方案,提升数据质量与研发效率,助力团队迈向高效、稳定的智能化埋点体系。(238字)
244 156
|
3天前
|
域名解析 人工智能
【实操攻略】手把手教学,免费领取.CN域名
即日起至2025年12月31日,购买万小智AI建站或云·企业官网,每单可免费领1个.CN域名首年!跟我了解领取攻略吧~
|
10天前
|
机器人 API 调度
基于 DMS Dify+Notebook+Airflow 实现 Agent 的一站式开发
本文提出“DMS Dify + Notebook + Airflow”三位一体架构,解决 Dify 在代码执行与定时调度上的局限。通过 Notebook 扩展 Python 环境,Airflow实现任务调度,构建可扩展、可运维的企业级智能 Agent 系统,提升大模型应用的工程化能力。
|
人工智能 前端开发 API
前端接入通义千问(Qwen)API:5 分钟实现你的 AI 问答助手
本文介绍如何在5分钟内通过前端接入通义千问(Qwen)API,快速打造一个AI问答助手。涵盖API配置、界面设计、流式响应、历史管理、错误重试等核心功能,并提供安全与性能优化建议,助你轻松集成智能对话能力到前端应用中。
797 154